⑴ 華為筆試題 java 求助 IP地址匹配（60分） 問題描述： 在路由器中，一般來說轉發模塊采
你得抵達那是基礎課下的安第斯可這位是的內核。
⑵ 求java全字替換演算法、全字匹配演算法
沒做過，只是想到幾個思路：
如果文本量比較少（幾千或者上萬，具體沒有測試過）並且要查詢和替換的目標在正則中不是很復雜的話，使用正則表達式就可以實現快速的文本的查找和替換，並不需要自己寫演算法。如果文本量很大，就需要自己再想辦法了。
如果文本量比較大，可以將文本存儲到資料庫中，資料庫提供了文本的查找和替換的功能，並 且此功能已經相當完善，調用相應的資料庫函數可以實現查找和替換。
如果你只是想學習文字處理上的一些演算法，而非實現查找和替換的功能的話，就當上面什麼都沒說好了.....
⑶ Java編程實現字元串的模式匹配
傳統的字元串模式匹配演算法（也就是BF演算法）就是對於主串和模式串雙雙自左向右，一個一個字元比較，如果不匹配，主串和模式串的位置指針都要回溯。這樣的演算法時間復雜度為O（n＊m），其中n和m分別為串s和串t的長度。
KMP 演算法是由Knuth，Morris和Pratt等人共同提出的，所以成為Knuth－Morris－Pratt演算法，簡稱KMP演算法。KMP演算法是字元串模式匹配中的經典演算法。和BF演算法相比，KMP演算法的不同點是匹配過程中，主串的位置指針不會回溯，這樣的結果使得演算法時間復雜度只為O（n＋m）。
⑷ java求最大公共子串
二樓改的
c = b.substring(i,j-1);
之後下標越界沒了。
程序無法出結果，中間有死循環。當while語句執行完之後j是a.length();然後是執行內循環for語句for(j=b.length()-1;j>0;j--) 此時只比較J>0;。。。。好像是個死循環。最內層的循環可以在加一個int k來控制。多次運行導致cpu上升至100%的。
提供一種矩陣演算法，這是LCS的一種演算法：
public class stringCompare {
/**求最長匹配子字元串演算法
str數組記錄每行生成的最大值strmax
max數組記錄str數組最大時所處的列號nummaxj
最大子字元串為substring(nummax-strmax+1,strmax+1)
*/
public static void main(String[] args) {
String s1="asdfgxxcvasdfgc";
String s2="asdfxxcv";
int m=s1.length();
int n=s2.length();
int k=0;
int nummax=0;
int []str=new int[m];
int []max=new int[m];
int []num=new int[m];
for(int i=0;i<m;i++) //生成矩陣數組
for(int j=n-1;j>=0;j--)
{
if(s1.charAt(i)==s2.charAt(j))
if(i==0||j==0)
{
num[j]=1;
max[i]=j;
str[i]=1;
}
else
{
num[j]=num[j-1]+1;
if(max[i]<num[j])
{
max[i]=j;
str[i]=num[j];
}
}
else
num[j]=0;
}
for(k=0;k<m;k++) //求str數組的最大值
{
if(nummax<str[k])
{
nummax=str[k];
}
}
for(k=0;k<m;k++)
if(nummax==str[k])
System.out.println(s2.substring(max[k]-str[k]+1,max[k]+1));
}
}
⑸ JAVA 多個關鍵字匹配替換 找一個效率高的演算法 正則與 循環判斷是否存在的演算法可以不用回答。
for (String str : list) {
if (str.contains("中國石油")) {
str.replace("中國石油", "<a href=''>l中國石油<a>");
}
}
⑹ 如何利用Java實現像百度，谷歌那樣的，在輸入框里出現最大匹配的10條數據如果有代碼最好，給個思路也行
//客戶信息列表
function qryRptParam(){
var url = "searchRptParamList.action";
gAjaxSearch = new AjaxSearch(url,undefined,undefined,"filterform",undefined,function() {
//這里寫頁面判斷和相關設置，如果沒有直接為空
},undefined,document.getElementById("qryList"));
gAjaxSearch.send();
//reset and minimize query section
resetQryBox();
}
這段js好好研究
qryList是你要把查出來的內容放入的div的名字（也就是你要刷新的層）
相信在什麼事件中調用你應該知道吧
⑺ 基於java的正向最大匹配分詞的代碼如：馬路上面積水--馬路/上面/積水,馬/路上面/積水,馬路上/面積/水等
正向最大匹配跟分詞有很大關系，代碼什麼的網上一搜很多了
⑻ java中文分片語件word怎麼使用
參考如下
1、快速體驗
運行項目根目錄下的腳本demo-word.bat可以快速體驗分詞效果
用法: command [text] [input] [output]
命令command的可選值為：demo、text、file
demo
text 楊尚川是APDPlat應用級產品開發平台的作者
file d:/text.txt d:/word.txt
exit
2、對文本進行分詞
移除停用詞：List<Word> words = WordSegmenter.seg("楊尚川是APDPlat應用級產品開發平台的作者");
保留停用詞：List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("楊尚川是APDPlat應用級產品開發平台的作者");
System.out.println(words);
輸出：
移除停用詞：[楊尚川, apdplat, 應用級, 產品, 開發平台, 作者]
保留停用詞：[楊尚川, 是, apdplat, 應用級, 產品, 開發平台, 的, 作者]
3、對文件進行分詞
String input = "d:/text.txt";
String output = "d:/word.txt";
移除停用詞：WordSegmenter.seg(new File(input), new File(output));
保留停用詞：WordSegmenter.segWithStopWords(new File(input), new File(output));
4、自定義配置文件
默認配置文件為類路徑下的word.conf，打包在word-x.x.jar中
自定義配置文件為類路徑下的word.local.conf，需要用戶自己提供
如果自定義配置和默認配置相同，自定義配置會覆蓋默認配置
配置文件編碼為UTF-8
5、自定義用戶詞庫
自定義用戶詞庫為一個或多個文件夾或文件，可以使用絕對路徑或相對路徑
用戶詞庫由多個詞典文件組成，文件編碼為UTF-8
詞典文件的格式為文本文件，一行代表一個詞
可以通過系統屬性或配置文件的方式來指定路徑，多個路徑之間用逗號分隔開
類路徑下的詞典文件，需要在相對路徑前加入前綴classpath:
指定方式有三種：
指定方式一，編程指定（高優先順序）：
WordConfTools.set("dic.path", "classpath:dic.txt，d:/custom_dic");
DictionaryFactory.reload();//更改詞典路徑之後，重新載入詞典
指定方式二，Java虛擬機啟動參數（中優先順序）：
java -Ddic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic
指定方式三，配置文件指定（低優先順序）：
使用類路徑下的文件word.local.conf來指定配置信息
dic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic
如未指定，則默認使用類路徑下的dic.txt詞典文件
6、自定義停用詞詞庫
使用方式和自定義用戶詞庫類似，配置項為：
stopwords.path=classpath:stopwords.txt，d:/custom_stopwords_dic
7、自動檢測詞庫變化
可以自動檢測自定義用戶詞庫和自定義停用詞詞庫的變化
包含類路徑下的文件和文件夾、非類路徑下的絕對路徑和相對路徑
如：
classpath:dic.txt，classpath:custom_dic_dir,
d:/dic_more.txt，d:/DIC_DIR，D:/DIC2_DIR，my_dic_dir，my_dic_file.txt
classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic_dir，
d:/stopwords_more.txt，d:/STOPWORDS_DIR，d:/STOPWORDS2_DIR，stopwords_dir，remove.txt
8、顯式指定分詞演算法
對文本進行分詞時，可顯式指定特定的分詞演算法，如：
WordSegmenter.seg("APDPlat應用級產品開發平台", SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching);
SegmentationAlgorithm的可選類型為：
正向最大匹配演算法：MaximumMatching
逆向最大匹配演算法：ReverseMaximumMatching
正向最小匹配演算法：MinimumMatching
逆向最小匹配演算法：ReverseMinimumMatching
雙向最大匹配演算法：BidirectionalMaximumMatching
雙向最小匹配演算法：BidirectionalMinimumMatching
雙向最大最小匹配演算法：
全切分演算法：FullSegmentation
最少分詞演算法：MinimalWordCount
最大Ngram分值演算法：MaxNgramScore
9、分詞效果評估
運行項目根目錄下的腳本evaluation.bat可以對分詞效果進行評估
評估採用的測試文本有253 3709行，共2837 4490個字元
評估結果位於target/evaluation目錄下：
corpus-text.txt為分好詞的人工標注文本，詞之間以空格分隔
test-text.txt為測試文本，是把corpus-text.txt以標點符號分隔為多行的結果
standard-text.txt為測試文本對應的人工標注文本，作為分詞是否正確的標准
result-text-***.txt，***為各種分詞演算法名稱，這是word分詞結果
perfect-result-***.txt，***為各種分詞演算法名稱，這是分詞結果和人工標注標准完全一致的文本
wrong-result-***.txt，***為各種分詞演算法名稱，這是分詞結果和人工標注標准不一致的文本
⑼ java中哪種查找演算法最有效率
這個問題不能一概而論
如果有一種演算法優於其他演算法，那麼其他演算法就不存在了不是？
所以，要看在什麼情況下，那麼有這么幾個方面
背景數量級和匹配數量級，就是說你要在多少數據中查找多少數據。
背景數據差異度，背景數據如果包羅萬象，或者都是數字，那麼選擇的演算法區別就大了
背景數據整理程度。很多人在選擇查找演算法時不考慮這個，但是這在實際應用中很有異議，比如數據都排序過和沒有排序過，可想而知演算法的選擇有很大的不同。
匹配方式，是用「等於」 這種方式匹配，還是用like這種方式匹配，也對演算法有很大影響。